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《基于免疫遺傳算法優(yōu)化的輸油泵模糊控制方法研究》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于免疫遺傳算法優(yōu)化的輸油泵模糊控制方法研究摘要針對普通遺傳算法優(yōu)化模糊控制器收斂慢,很難對輸油泵有效控制的問題,介紹了基于免疫遺傳算法優(yōu)化模糊控制方法,以便能夠時管道流量,入口壓力,出口壓力進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化控制.關(guān)鍵詞免疫遺傳算法模糊控制輸油泵優(yōu)化輸油系統(tǒng)不穩(wěn)定的壓力,流量可能會導(dǎo)致事故的發(fā)生?但輸油泵系統(tǒng)存在嚴(yán)重的非線性和不確定性,另外還受到原油物性,環(huán)境溫度,管道沉積等不確定因素的影響,因此其數(shù)學(xué)模型具有非線性,耦合,時變的特點(diǎn),采用常規(guī)的PID控制器難以實(shí)現(xiàn)對輸油泵的入口壓力,出口壓力以及管道流量的協(xié)調(diào)控制.智能控制方法具有不依賴于對象的數(shù)學(xué)模型的特性,魯棒性強(qiáng)
2、,能夠很好地克服伺服系統(tǒng)中模型參數(shù)變化和非線性等不確定因素的影響,因此,國內(nèi)外一些學(xué)者對此作了一些有益的探索1?.?但采用傳統(tǒng)的遺傳算法對模糊控制進(jìn)行優(yōu)化,很容易出現(xiàn)”早熟”現(xiàn)象,免疫遺傳算法(ImmuneGeneticAlgorithm,IGA)是一種模擬自然選擇和進(jìn)化過程的尋優(yōu)算法,能夠隨對象的變化而發(fā)生變化,有效地提高尋優(yōu)速度,改善尋優(yōu)質(zhì)量,所以基于IGA優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法,融合了模糊控制和神經(jīng)控制各自的優(yōu)點(diǎn),不依賴于控制對象,不僅能夠滿足動,靜態(tài)性能要求,而且能夠抑制齊種非線性因素對系統(tǒng)的影響,具有較強(qiáng)的魯棒性.I輸油泵模糊控制器的設(shè)計輸油泵系統(tǒng)的入
3、口壓力,出口壓力,管道流量的自動調(diào)節(jié)是輸油系統(tǒng)安全,高效運(yùn)行的重要保證,輸油泵系統(tǒng)為單輸入三輸出系統(tǒng)日I,輸入量是轉(zhuǎn)速(n),輸出量是入口壓力(),出口壓力(),流量(Q)?根據(jù)熟練操作人員和專家的經(jīng)驗(yàn),得出它的基木調(diào)節(jié)原理如下.a)泵入口壓力:當(dāng)較小時,降低電機(jī)轉(zhuǎn)速,當(dāng)較大時,提高電機(jī)轉(zhuǎn)速.b)泵的出口壓力:當(dāng)較大時,降低電機(jī)轉(zhuǎn)速,當(dāng)較小時,提高電機(jī)轉(zhuǎn)速.C)管道流量(Q):當(dāng)Q較大時,降低電機(jī)轉(zhuǎn)速,當(dāng)Q較小時,提高電機(jī)轉(zhuǎn)速.由丁輸油泵系統(tǒng)存在著較強(qiáng)的非線性,不確定因素較多,因此,可以使用模糊控制器來對輸油收稿日期:2008-01—18作者簡介:曾茹,高級工程師,
4、1997年畢業(yè)于石油大學(xué)(華東)油氣儲運(yùn)專業(yè),現(xiàn)就讀于中國石油大學(xué)(北京)石油與天然氣工程專業(yè)工程碩士,任屮國石化管道儲運(yùn)分公司黃島油庫輸油一隊(duì)副隊(duì)長.SAFETYHEAETH&ENVIRONMENT安全技術(shù)泵進(jìn)行控制?由于本系統(tǒng)存在強(qiáng)耦合性,所以控制器的設(shè)計不能簡單采用單變量模糊控制器的設(shè)計方法,根據(jù)相似原理,對應(yīng)于一個流量(Q)就有一個確定的轉(zhuǎn)速(⑵,這樣可以采用控制量的基值與凋節(jié)值相結(jié)合的方法進(jìn)行控制,即采用n=kQ(/2為電機(jī)轉(zhuǎn)速,r/rain;k為系數(shù);Q為流量,m3/h)作為控制量的基值,模糊控制器的輸出△!!作為控制量的調(diào)節(jié)值.根據(jù)系統(tǒng)控制的要
5、求,并且盡量減少控制的規(guī)則,可以采用更有效的兩個控制器進(jìn)行控制.控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示,圖1屮模糊控制器FLC1(FuzzyLogicContro1)的輸人為,輸出為△“?;模糊控制器FLC2的輸入為,輸出為An2.將兩個模糊控制器的輸出相融合,按式(1)確定控制量的調(diào)節(jié)值.△n(五l)=An(-t—l)+AnlX+An2X/3(l)最終控制量(電機(jī)轉(zhuǎn)速)IV=n+An(k),其中,,為融合因子,c?+/3二1.圖1輸油泵機(jī)組的模糊控制首先對輸入量和輸出量的論域進(jìn)行模糊劃分,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可以推斷岀模糊變量,,△Q,A/2的語言值均為f負(fù)大(NB),負(fù)中(NM),負(fù)小(N
6、S),零(SE),正小(PS),正中(PM),正大(PB)1,模糊論域選擇為n+l,???,n—1,凡1,這樣根據(jù)操作人員的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識,可制定如表1,表2所示的控制規(guī)則.表lfLCl模糊控制規(guī)則(n)@2008g~8卷第4期2基于免疫遺傳算法的模糊控制器的優(yōu)化通常模糊控制器隸屬度函數(shù)的選取全憑經(jīng)驗(yàn),帶有很大的主觀性,文獻(xiàn)121使用了遺傳算法對模糊控制器進(jìn)行了優(yōu)化,但是普通的遺傳算法存在著收斂性能差的缺點(diǎn).因此本文使用了免疫遺傳算法14J對其進(jìn)行優(yōu)化,其過程如下.表2FLC2模糊控制規(guī)則(n)NMZEPSPSPMNSNSZEZEPSPMZENSNSZEZEPSPS
7、NMNSZEZEPsPMNMNSNSZEa)編碼形式及初始化.讀人初始化文件,根據(jù)給定問題(視為抗原)進(jìn)行具體分析,找岀最基本的特征信息,進(jìn)而確定優(yōu)化變量,待尋優(yōu)的為4個語言變量隸屬函數(shù)的參數(shù)和融合因子(/3二1一,它的尋優(yōu)可以簡化為對的尋優(yōu)).C?,C2,C,,表示決定隸屬函數(shù)在論域內(nèi)分布的參數(shù),為了計算方便,取隸屬函數(shù)為軸對稱,則CL二C4,O—C,,這樣待尋優(yōu)的參數(shù)共有9個.b)確定免疫遺傳算法IGA的運(yùn)行參數(shù).群體規(guī)模M二30,交叉概率二0.80,變異概率=0.02.c)產(chǎn)生初始群體(抗體)并編碼.如果是記憶中的抗原,則從記憶細(xì)胞中取出相應(yīng)的抗體組成IG